연구진이 다중 에이전트 환경 모델링을 위한 Gamma-World를 공개했어요. 이는 단일 에이전트 환경 모델링의 한계를 극복하기 위해 개발됐어요.
Simplex Rotary Agent Encoding을 통해 각 에이전트를 구별하면서도 순열에 둔감하게 만들고, Sparse Hub Attention으로 에이전트 간 상호 작용 비용을 줄였어요.
실험 결과, 기존 방식 대비 비디오 충실도, 액션 제어성, 에이전트 간 일관성이 향상됐으며, 2명에서 4명 플레이어로 확장 가능성을 입증했어요.